Generative AI in Embodied Systems: System-Level Analysis of Performance, Efficiency and Scalability
作者: Zishen Wan, Jiayi Qian, Yuhang Du, Jason Jabbour, Yilun Du, Yang Katie Zhao, Arijit Raychowdhury, Tushar Krishna, Vijay Janapa Reddi
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-26
备注: 2025 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)
💡 一句话要点
系统级分析具身智能中生成式AI的性能、效率和可扩展性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 生成式AI 大型语言模型 系统级分析 性能优化
📋 核心要点
- 现有具身智能系统在实际部署中面临运行延迟、可扩展性差和对环境变化敏感等问题，导致系统效率低下。
- 该论文通过系统地分析具身智能系统的工作负载特性，提出了针对不同范式的优化策略，旨在提升性能、效率和可扩展性。
- 通过基准测试，论文揭示了规划延迟、智能体冗余交互等关键挑战，并为未来的具身系统设计提供了方向。
📝 摘要（中文）
具身智能系统通过集成感知、认知、行动和高级推理，利用大型语言模型（LLMs）与物理世界交互，在解决现实环境中复杂、长时程、多目标任务方面具有巨大潜力。然而，由于运行延迟过长、可扩展性有限以及敏感性较高，部署这些系统仍然充满挑战，导致显著的系统效率低下。本文旨在理解具身智能体系统的工作负载特性，并探索优化解决方案。我们系统地将这些系统分为四种范式，并进行基准测试研究，以评估它们在各种模块、智能体规模和具身任务中的任务性能和系统效率。我们的研究揭示了关键挑战，例如规划和通信延迟过长、智能体交互冗余、低级控制机制复杂、内存不一致、提示长度爆炸、对自我纠正和执行的敏感性、成功率急剧下降以及随着智能体数量增加而降低的协作效率。利用这些分析，我们提出了系统优化策略，以提高不同范式下具身智能体的性能、效率和可扩展性。本文首次对具身AI智能体进行系统级分析，并探索了推进未来具身系统设计的机会。
🔬 方法详解
问题定义：具身智能系统在复杂现实环境中执行任务时，面临着效率、可扩展性和鲁棒性等挑战。现有方法在处理长时程任务、多智能体协作以及应对环境变化方面存在不足，导致系统性能下降和资源浪费。具体痛点包括规划和通信延迟过长、智能体交互冗余、低级控制机制复杂、内存不一致、提示长度爆炸、对自我纠正和执行的敏感性、成功率急剧下降以及随着智能体数量增加而降低的协作效率。
核心思路：论文的核心思路是通过系统地分析具身智能系统的工作负载特性，识别性能瓶颈和效率低下的环节，并针对不同范式的具身智能系统提出相应的优化策略。这种方法旨在从系统层面提升具身智能体的性能、效率和可扩展性，使其能够更好地适应复杂多变的现实环境。
技术框架：论文首先将具身智能系统分为四种范式（具体范式类型未知）。然后，通过基准测试评估这些系统在不同模块、智能体规模和具身任务中的性能和效率。基准测试包括对规划、通信、控制、内存管理等模块的性能分析。最后，基于分析结果，论文提出针对性的优化策略，例如减少智能体交互冗余、优化低级控制机制、解决内存不一致问题等。
关键创新：该论文的主要创新在于对具身智能系统进行了系统级的分析，并首次从系统层面提出了优化策略。与以往的研究主要关注单个模块或算法的优化不同，该论文关注整个系统的性能瓶颈，并提出了全局性的优化方案。这种系统级的分析方法有助于更全面地理解具身智能系统的性能特点，并为未来的系统设计提供指导。
关键设计：论文的关键设计在于基准测试的设计和优化策略的制定。基准测试需要覆盖各种模块、智能体规模和具身任务，以全面评估系统的性能。优化策略需要针对不同的范式和性能瓶颈，并考虑实际部署的可行性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未来的研究方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过基准测试揭示了具身智能系统在不同模块和任务中的性能瓶颈，例如规划和通信延迟、智能体交互冗余等。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但该研究为未来的优化方向提供了明确的指导，并为系统设计者提供了重要的参考依据。该研究是首次对具身AI智能体进行系统级分析。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、智能家居、虚拟现实等领域。通过提升具身智能系统的性能、效率和可扩展性，可以使其更好地服务于人类，例如在复杂环境中执行任务、提供个性化服务、实现人机协作等。未来的影响包括更智能、更高效、更可靠的具身智能系统，从而推动人工智能技术在现实世界的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Embodied systems, where generative autonomous agents engage with the physical world through integrated perception, cognition, action, and advanced reasoning powered by large language models (LLMs), hold immense potential for addressing complex, long-horizon, multi-objective tasks in real-world environments. However, deploying these systems remains challenging due to prolonged runtime latency, limited scalability, and heightened sensitivity, leading to significant system inefficiencies. In this paper, we aim to understand the workload characteristics of embodied agent systems and explore optimization solutions. We systematically categorize these systems into four paradigms and conduct benchmarking studies to evaluate their task performance and system efficiency across various modules, agent scales, and embodied tasks. Our benchmarking studies uncover critical challenges, such as prolonged planning and communication latency, redundant agent interactions, complex low-level control mechanisms, memory inconsistencies, exploding prompt lengths, sensitivity to self-correction and execution, sharp declines in success rates, and reduced collaboration efficiency as agent numbers increase. Leveraging these profiling insights, we suggest system optimization strategies to improve the performance, efficiency, and scalability of embodied agents across different paradigms. This paper presents the first system-level analysis of embodied AI agents, and explores opportunities for advancing future embodied system design.